當前AI芯片設計方案眾多，廣義上所有面向人工智能應用的芯片都可被稱為AI芯片。AI運算以”深度學習”為代表的神經網絡算法，系統需能高效處理大量非結構化數據(文本、視頻、圖像、語音等)，所以硬件需有高效運算能力。執行人工智能任務的AI芯片主要可分成四種架構，若依人工智能系統開發的角度說，可再區分成兩種類別，第一類為CPU和GPU，稱作軟件配合硬件;第二類為FPGA和ASIC，稱作硬件配合軟件。

    根據應用場景可分為服務器端(云端)芯片和終端(邊緣端)芯片。在深度學習的訓練階段，由于數據量及運算量極度龐大，單一處理器無法獨立完成一個模型的訓練過程，所以負責AI算法的芯片采用的是高性能計算技術，一面要支持盡可能多的網絡結構以保證算法的正確率和泛化能力，另一方面也必須支持浮點數運算，同時為了能提升性能還必須支持陣列式結構，執行加速運算。在推斷階段，由于訓練出來的深度神經網絡模型仍非常復雜，推斷過程仍屬計算密集型和存儲密集型，可選擇部署在服務器端。

    人工智能與區塊鏈的發展帶來特殊應用芯片高速成長，人工智能芯片的發展路徑經歷了從通用走向專用，智研咨詢發布的《2020-2026年中國人工智能芯片行業市場前景規劃及銷售渠道分析報告》顯示：2016年全球人工智能芯片市場市場規模達到24億美元，預計到2020年將達到146億美元，增長迅猛，發展空間巨大。

    全球2016-2020年人工智能芯片市場規模及預測(億美元)

數據來源：公開資料整理

    細分領域的市場預測上，可從中金公司研究數據作觀察，2017年整體AI芯片市場規模達到62.7億美元，其中云端訓練AI芯片20.2億美元，云端推理芯片3.4億美元，邊緣計算AI芯片39.1億美元;到2022年，整體AI芯片市場規模將會達到596.2億美元，CAGR57%，其中云端訓練AI芯片172.1億美元，CAGR53.5%，云端推斷芯片71.9億美元，CAGR 84.1%，邊緣計算AI芯片352.2億美元，CAGR55.2%。

    2017-2022年AI芯片細分市場預測(億美元)

數據來源：公開資料整理

    芯片是人工智能領域不可或缺的成分國務院在2015年7月提出以”互聯網+”為核心的產業橫向連接升級指導意見，接著在2016年4月發布《機器人產業發展規劃》中，人工智能逐漸成為政策發展的核心項目，2017年7月提出的《新一代人工智能發展規劃》分別制定2020年、2025年、2030年三階段的戰略目標，其中第一階段的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，將重點扶持神經網絡芯片，冀望AI芯片量產且規模化應用。

    隨著AI使用的廣泛使用，帶動AI芯片常常的蓬勃發展。數據顯示，2019年-2021年，中國AI芯片市場規模為124億元\193.7億元\305.7億元，分別同比增長53.6%\56.21%\57.82%，年復合增長率為57.01%。

    其中云端芯片市場份額最大，接近50%，市場規模從2019年的61.4億元增長至2020年139.4億元

    中國人工智能芯片市場規模

數據來源：公開資料整理

    各類市場智能芯片產品結構

數據來源：公開資料整理

    GPU提供了多個并行計算的基礎結構，并且核心數較多，可以進行海量數據的并行計算；擁有更高的訪存速度；第三，GPU擁有更高的浮點運算能力。因此，GPU是AI“訓練”階段較為適合的芯片。GPU在AI時代的云端訓練芯片中占據較大的份額，達到64.%。雖然后期由于FPGA以及ASIC技術的突破，GPU的市場份額有所下降，但是仍然是云端訓練市場份額最大的芯片，2019年-2021年年復合增長率達到40%。

    2019-2021年中國云端訓練芯片市場規模

數據來源：公開資料整理

    2019-2021年中國云端訓練芯片產品結構

數據來源：公開資料整理

    2019-2021年中國云端訓練芯片產品增長率

數據來源：公開資料整理

    從目前的技術看，FPGA由于量產成本高，并且設置需要FPGA硬件姿勢，編程和配置較高；ASIC由于開發周期較長，開發難度，GPU在云端推理階段仍然是較為合適的芯片，但是有GPU也存在功耗高，量產成本高等問題，所以GPU在云端推理階段的市場份額并沒有明天優勢，約為41.84%，年復合增長率為56.5%。

    2019-2021年中國云端推斷芯片市場規模

數據來源：公開資料整理

    2019-2021年中國云端推斷芯片產品結構

數據來源：公開資料整理

    2019-2021年中國云端推斷芯片產品增長率

數據來源：公開資料整理

    隨著人工智能應用的推進，人工智能生態不斷完善，在終端設備上將會出現越來越多的越來越多的AI應用，對推斷計算的需求會越來越多，終端推斷芯片的需求也會隨之增加。未來，隨著終端細分場景的落地，終端推斷芯片將呈現出專業化發展趨勢，同時由于終端對于性能、功耗、成本都更為敏感，這也使得相比GPU、FPGA更為專用、能效更高、成本更低的ASIC芯片將呈現快速增長勢頭。但是GPU目前依然是主流終端設備中的必須器件，所以市場份額不會下降太多。

    2019-2021年中國終端推斷芯片市場規模

數據來源：公開資料整理

    2019-2021年中國終端推斷芯片產品結構

數據來源：公開資料整理

2019-2021年中國終端推斷芯片產品增長率

數據來源：公開資料整理